計算激變：當華為跨過一切走向星空

“恒有二者，余畏敬焉。位我上者，燦爛星空；道德律令，在我心中?！?/p>

這句寫在《純粹理性批判》一書和康德墓碑上的話，可以被看作是康德哲學思想的精煉。其中康德將外部世界概括為Starry heaven——充滿星星的蒼穹。在很多時候，人們對于這個世界的探索精神，都被抽象成了對星辰大海的追逐。星星為什么會閃耀？星河的黑暗之處，又隱藏著什么秘密？這些疑問，是我們與生俱來的好奇心的最好表現(xiàn)。

在天性的指引之下人類不斷踏平一切阻礙，去踐行探索。例如用豐富的交通工具踏平物理距離，讓人類可以真正地踏步星云之中，或是用數(shù)字化記錄踏平時間的阻隔，把一切轉(zhuǎn)瞬即逝記錄成永生的數(shù)據(jù)。

在跨越空間與時間障礙之后，下一個攔在我們與星空之間的障礙，便是計算了。

讓星光穿越大洋洲

故事要從一個天文望遠鏡說起。

從17世紀開始，天文望遠鏡就成了人們觀測宇宙星空的絕佳工具。隨著技術(shù)不斷發(fā)展，直到今天，這一工具讓我們的目光更加深遠，透徹地了解到宇宙與星體。到了如今的射電天文觀測時代，我們已經(jīng)能通過望遠鏡接受宇宙中的無線電波，捕捉光年之外的信號。但從自然科學的角度來說，很多時候工具越發(fā)達、我們發(fā)現(xiàn)的信息越多，也就愈發(fā)認識到自己的渺小。

想象一下，當考古學家們發(fā)現(xiàn)龐大的墓群時，除了驚喜與驚嘆，他們所做的更多是潛心研究，不斷推翻自己的認知體系。同樣天文望遠鏡所捕捉到的每一點信息，也都值得被分析研究。尤其和靜止于時空中的文物不同，無線電波處于動態(tài)之中，有時需要對大面積星空進行實時觀測，才能捕捉到天文現(xiàn)象。而這其中所需要的算力支持，幾乎是難以想象的。

基礎(chǔ)研究并不會因為配套設(shè)施的不足而停止，近年以來，我們進入了“SKA時代”。

所謂SKA既平方公里射電陣（Square Kilometre Array），由眾多碟形天線構(gòu)成的巨型射電望遠鏡陣列。

憑借超高靈敏度、超大視場、超快巡天速度和超高分辨率來獲取、觀測到那些以往未知的信息，甚至有望在宇宙起源、生命起源、宇宙磁場起源、引力本質(zhì)、地外文明等“終極問題”中獲得突破。

而SKA望遠鏡所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也是巨大的，資料顯示SKA建成后每年存檔大約600PB的數(shù)據(jù)，遠超于今天的互聯(lián)網(wǎng)。

這樣龐大體量的數(shù)據(jù)，先不提計算，光是傳輸就是一個巨大的問題。曾經(jīng)有一種說法稱，把100PB的數(shù)據(jù)從北京傳輸?shù)缴虾?，最快的速度是順豐快遞。這并非是笑談。

而目前SKA望遠鏡的兩個中心區(qū)域一個在澳大利亞一個在南非，我們要如何將這些數(shù)據(jù)跨越大洋洲與其他研究機構(gòu)共享，是飛機？輪船？或是傳說中的6G網(wǎng)絡(luò)？

數(shù)據(jù)熔爐中，宇宙與星空之秘

我們已經(jīng)有了能力將宇宙中的訊號記錄成數(shù)據(jù)，但如果無法從這些數(shù)據(jù)中得出結(jié)論，它們便會塵封于數(shù)據(jù)庫之中，像一個個未解的謎團。

如何解開這些數(shù)據(jù)謎團，挖掘其中的價值信息？上海天文臺給出了答案——華為云AI。

如果參加過今年華為HC大會的人一定記得，在現(xiàn)場展示了華為云與上海天文臺合作利用華為云AI昇騰集群服務(wù)對南半球星空的射電星系進行搜索和識別， SKA先導項目所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)被安置在了云端，華為云AI昇騰集群服務(wù)如同一座鋼鐵熔爐，輸入數(shù)據(jù)燃料，煉出關(guān)于宇宙與星空的秘密。

在最近的SKA上海大會暨第六屆SKA工程大會上，我們得以瞥見有關(guān)這一答案的更多消息，也能看到華為云AI究竟是如何帶領(lǐng)人類破壁，解密星空。

作為當前全球最大的科研項目，SKA項目所面臨的問題其實也集科研領(lǐng)域于一處。

首要的，是計算能力本身。正如前文所說，科研數(shù)據(jù)往往體量巨大，甚至超出現(xiàn)有計算能力。對這些數(shù)據(jù)進行挖掘、將其訓練成AI模型以提升未來的研究效率更是困難；其次還有科研協(xié)作。龐大數(shù)據(jù)量不僅僅受計算能力影響，同時也在影響協(xié)作效率。很多天文類的科研項目都和SKA一樣，需要把望遠鏡或望遠鏡陣列建設(shè)在世界各地，對于這些科研項目來說，想要實現(xiàn)分布式的協(xié)作研究，往往要耗費大量成本在本地建立數(shù)據(jù)中心。最后還有軟件效率，面對深度學習這一新興工具，科研項目所建立的AI模型是否兼?zhèn)涓咝阅芎透邔嵱眯裕匾氖鞘欠窬邆淇梢浦残?。然而這一切都是伴隨海量數(shù)據(jù)而來的問題。

從計算宇宙到計算世界：華為給出的三層方法論

在和上海天文臺的合作上，華為云給出了很好的解答樣本。我們不妨從雙方的合作中提煉出若干方法論，看看這些方法論是否能在人類探索世界的整個過程中奏效。

第一層方法論，是巨大計算引擎本身帶來的效率升級。

基于Atlas900，華為云AI昇騰集群服務(wù)在合作過程中起到重要作用。它是當前全球最快的AI訓練集群，由上千顆有“最強AI處理器”之稱的昇騰910 AI處理器搭建而成。強大計算力匯聚之下，讓它獲得了世界頂級算力。當“地表最強”集群服務(wù)碰撞上同樣“地表最強”的科研項目，帶來的結(jié)果是非常震撼的。

就拿宇宙中星體定位、分類這一項工作來說，在處理SKA先導項目星空觀測數(shù)據(jù)時，使用傳統(tǒng)方法天文學家需要169天才能完成一次對南半球星空中大約20多萬顆星體的定位和識別。而在上海天文臺與華為的合作中，通過深度學習方法訓練AI模型，并利用華為云AI昇騰集群服務(wù)，僅需10秒就能完成任務(wù)。

從169天到10秒，其效率提升的意義無異于穿梭于時空之間的時間機器。

第二層方法論，來自全新的部署未來。

華為云之于SKA項目的意義，一方面來自于昇騰910帶來的強大算力，另一方面則來自于“云”。我們都知道云化對于產(chǎn)業(yè)帶來的意義——將數(shù)據(jù)跨越空間進行寫作部署，根據(jù)自身需求變化彈性化的購置資源，隨時在云端共享軟件能力的更新……但一旦涉及科研這種數(shù)據(jù)量巨大的領(lǐng)域，似乎很難依賴于云端。實際上昇騰集群采用的100G以太高速集群互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，可以讓星海高速行走于云間，便于諸如澳洲-上海之間的科研協(xié)作。

這種彈性存儲的部署模式，相比建立數(shù)據(jù)庫成本更加低廉、效率也更高，同時也降低了數(shù)據(jù)的訪問門檻。或許未來其他科研機構(gòu)也可以登錄云端平臺訪問SKA數(shù)據(jù)，從星海之中找到自己想要的答案。

第三層方法論，來自AI這一出發(fā)點。

海量天文數(shù)據(jù)，需要的是暴力的計算，同樣也需要“聰明的計算”。在華為云的全棧AI能力之下，上海天文臺也得以將更多AI能力帶入科研之中。例如現(xiàn)在，華為云和上海天文臺正在嘗試使用AI對射電望遠鏡接收的脈沖星信號進行識別。倚仗華為云AI能力和數(shù)以萬計脈沖星信號數(shù)據(jù)，昇騰集群在短時間內(nèi)完成訓練并建立AI脈沖星識別模型，判斷圖像是否為脈沖星信號，精準率和召回率均高達98%以上。

暴力計算解放人力，讓科學家們將時間投入到更多有價值的研究領(lǐng)域中。而智能則解放算力，算的更聰明，就能算的更高效。

探索之途，停在下個時代門前

這一系列方法論，顯然不只適用于天文一個領(lǐng)域。

康德將一切外物定義為“燦爛星空”，是因為人類探索一切，就像探索星空。實際上SKA項目上出現(xiàn)的巨大計算需求，僅僅是人類探索世界過程中的一個階段縮影。

之所以會出現(xiàn)算力需求的裂谷，是因為我們走向了數(shù)字化的頂峰。傳感器與互聯(lián)網(wǎng)的遍布，加上基礎(chǔ)科學的進步，讓我們有了將宇宙中的一切轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)的能力。大到用射電望遠鏡捕捉光年之外的脈沖信號，小到一條公路的智慧化，甚至一顆藥物的研發(fā)，幾乎都可以利用數(shù)據(jù)化模擬整個過程。自動駕駛、氣象研究、地質(zhì)研究、工業(yè)數(shù)字孿生……這些領(lǐng)域正在各自形成數(shù)據(jù)洪流，滾滾向前。

更何況我們還有此前累積下的海量數(shù)據(jù)——2018年Forrest報告稱，大多數(shù)公司認為自己只分析了12%的大數(shù)據(jù)。也就是說，這個世界上有88%的大數(shù)據(jù)都被塵封了起來，在悶熱的機房中無聲嘆息。

這一切或許不會都像天文領(lǐng)域一樣，能夠通過暴力計算獲得如此巨大的改變。但當前的計算供應(yīng)，與未來趨勢一定是不匹配的。

算力硬件不僅昂貴，從生產(chǎn)者到應(yīng)用者之間還包含著多個復雜的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)。甚至即使其中加工者無數(shù)，最后的解決方案也不一定能很好的適應(yīng)場景需求。更何況還有復雜的配套搭建過程——動輒占地上百平米的數(shù)據(jù)中心和復雜的日常運維，無一不需要周期漫長的資金和人力投入。

萬事萬物的數(shù)字化明明到來的那么自然，為什么在下一個時代的門口會出現(xiàn)如此難以跨越的門檻？

激變發(fā)生、打破桎梏：觸碰星空的華為云

這個世界的奇妙之處就在于，我們似乎一直在闖關(guān)升級，難以解決的矛盾一旦集中起來浮出水面，便會得以解決。

華為云AI昇騰集群服務(wù)的出現(xiàn)就是如此。

如果華為云AI昇騰集群服務(wù)提早幾年出現(xiàn)，我們可能會認為這只“AI算力怪獸”有炫技之嫌。而在2019年，我們真正直觀的感受到了SKA項目帶來的海量天文數(shù)據(jù)，看到近在咫尺的自動駕駛，看到5G網(wǎng)絡(luò)即將帶來的萬物互聯(lián)，才真正感知到，人類的計算力，還需要更強一點。

同樣華為也是在這一年發(fā)布了他們的計算戰(zhàn)略——一邊是利用基礎(chǔ)研究創(chuàng)新架構(gòu)，推出適應(yīng)算力增長的達芬奇架構(gòu)，另一邊推出了昇騰、鯤鵬、麒麟、鴻鵠四款分別應(yīng)對AI計算、通用計算、移動終端和智慧屏需求的芯片。加上對于華為云AI昇騰集群服務(wù)在AI訓練計算的布局，華為已經(jīng)對未來計算市場形成了一種籠罩式的布局，預(yù)判產(chǎn)業(yè)的下一步發(fā)展，然后做好準備。

就拿SKA項目為例，華為云給出的三條方法論實際上已經(jīng)顛覆了“算力”這種資源的獲取方式，將算力和存儲從數(shù)據(jù)中心、超算中心轉(zhuǎn)移到云上，無異于把蘋果樹苗變成貨架上的蘋果。獲取地表最強的算力，不再需要漫長的植樹耕耘，只需隨手拿取。這種激變，如同刀耕火種與食品工業(yè)化的對照。

激變還發(fā)生在更多地方。

我們看到達芬奇架構(gòu)在改變每一款芯片中矩陣計算的效率；看到不同領(lǐng)域的芯片正在鉚住產(chǎn)業(yè)關(guān)節(jié)，深深植入計算；看到工程能力、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等等其他儲備也與計算集群或芯片結(jié)合，去解決散熱、集成等等問題。

星空當前，華為云正在集中一切力量去打破計算的桎梏。

或許在五年或十年之后，以華為云為代表的桎梏打破者會為我們的生活帶來天翻地覆的變化，我們可能在AI的幫助下從宇宙中捕捉到另一個種族的聲音，可能能夠預(yù)測很多自然災(zāi)害，或是精準預(yù)知明年的天氣變化……但當我們把歷史的坐標拉長，再回頭看看，可能早已對這一切習以為常。今天的一切幻想，總有一天會變成不起眼的日常細節(jié)。于是我們才不停探索，永遠向往未知。

但人們總會記得，在一次悄然無息或轟轟烈烈的計算升級后，我們距離頭頂?shù)男强?，又近了一點。

在這場旅途之中，我們每一個人都是探索者。而華為也提供了我們與其他探索者相遇的機會——2020年2月11日到12日，華為將在深圳面向開發(fā)者召開華為開發(fā)者大會2020（Cloud）。參與者可以與開發(fā)高手現(xiàn)場交流，并體驗豐富的黑科技。宇宙旅途，時刻發(fā)生。

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